Pearson相关系数r的统计学意义是
说明两个变量间线性相关关系的密切程度和相关方向
举一反三
- 由于统计工作中分析的绝大多数资料近似于正态分布，因此Pearson积差相关系数最为常用，一般所说的相关系数指的就是Pearson积差相关系数。（ ）
- 智慧职教: Pearson相关系数r=0.95，可以认为两变量相关非常密切。
- 研究满足双变量正态分布的两定量变量间相关关系常用: A: Pearson相关系数 B: 列联系数 C: Spearman秩相关 D: Kendall秩相关 E: ψ系数
- 对相关系数r进行假设检验，当r＞r0.05（ν），则 A: 两变量之间关系密切 B: 两变量之间的相关有统计学意义 C: 两变量之间关系不密切 D: 两变量之间的相关无统计学意义 E: 以上都不对
- 【单选题】在直线回归方程 ŷ = a + bx 中,若 b > 0 ,且有统计学意义,则 x 和 y 间的直线相关关系 A. 有统计学意义，且 r ＞ 0 B. 有统计学意义，且 r ＜ 0 C. 有统计学意义，且 r 很大 D. 有统计学意义，且 r 很小 E. 无统计学意义，且 r 很小
内容
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要分析两个数值型变量的相关关系，则常用： A: pearson相关系数 B: eta相关系数 C: gamma 相关系数 D: 列联相关系数
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对于相关系数和回归系数，下列说法正确的是 A: 相关系数和回归系数都有单位 B: 相关系数有统计学意义则回归系数不一定有统计学意义 C: 相关系数与回归系数的符号一致 D: 相关描述关联关系，回归描述因果关系 E: 直线相关系数等于直线回归系数
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双变量正态分布的资料，经过假设检验直线相关系数，r有统计学意义，而回归系数b可能没有统计学意义
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Pearson积差相关系数r无统计学意义,则 A: 说明两变量之间不存在线性相关关系 B: 说明两变量之间没有任何关系 C: 说明样本含量可能不够 D: 说明r的抽样误差太大 E: 说明两个变量不是正态分布
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直线相关分析可用于研究( )的数量关系. A: Pearson相关系数 B: 等级相关系数 C: 决定系数 D: 回归系数 E: 剩余标准差